大模型推理中缓存机制设计思路

大模型推理中缓存机制设计思路

在大模型推理场景下，缓存机制的合理设计对提升系统性能至关重要。本文将分享我在实际项目中踩过的坑以及优化思路。

缓存策略选择

我最初尝试使用Redis做缓存，但发现对于重复请求的响应时间依然较长。后来改用本地LRU缓存，通过以下代码实现：

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
    
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            # 移动到末尾（最近使用）
            self.cache.move_to_end(key)
            return self.cache[key]
        return None
    
    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            # 删除最久未使用的项
            self.cache.popitem(last=False)
        self.cache[key] = value

实践中的坑

1. 缓存失效策略：最初使用固定TTL，但发现某些热点数据频繁更新，导致缓存命中率下降。改为基于访问频率的策略后效果明显。
2. 内存管理：未及时清理过期缓存项，导致内存溢出。添加了定期清理机制。
3. 并发安全：多线程环境下需要加锁保护，避免数据不一致。

性能优化建议

• 采用本地缓存 + Redis分布式缓存的混合架构
• 实现智能预热机制
• 根据请求特征动态调整缓存策略